Искусственный интеллект в логистике доклад
Обновлено: 30.06.2024
В статье рассматривается технология искусственного интеллекта в логистике. Описаны принципы, а также основные проблемы. Использование внутри компании.
Роботы, искусственный интеллект (ИИ), беспилотники. Ежедневно огромное количество людей используют приложения и продукты, которые содержат ИИ без осознания этого.
Скорость распространения ИИ можно сравнить с появлением баз данных, которые принесли значительное удобно в нашу жизнь. Почему же ИИ так быстро становится повсеместным в настоящее время?
Ответ прост, - потому что его внедрение имеет высокий потенциал в таких отраслях, как логистика, промышленности и потребительский сектор. В настоящее время ИИ является частью почти каждого программного обеспечения.
Понятие искусственного интеллекта
ИИ – это технология, которая изучает различные способы научить роботизированную технику, аналитическую систему, компьютер мыслить подобно человеку.
Принципы работы искусственного интеллекта
- Система с ИИ или робот не может допустить причинение вреда человеку, как бездействием, так и своими действиями.
- Если приказы человека не противоречат первому закону, то ИИ должен повиноваться.
- Забота о своей безопасности, не должна противоречить первому и второму законам.
Основные проблемы искусственного интеллекта
- Машины способны обучаться только с помощью массива данных, следовательно, ошибка в информации оказывает значительное влияние на конечный результат.
- ИИ узкоспециализирован, далеко до мышления человека (многозадачности).
- Для обеспечения работы ИИ требуются большие ресурсы и специалисты, так как ИИ не является автономным.
Искусственный интеллект в логистике
Логистическая отрасль имеет сетевой характер, что является естественной основой для реализации ИИ-проектов. Отказ или невозможность компанией внедрить ИИ, создает риск потери конкурентоспособности в долгосрочной перспективе. Компании, которые откажутся от внедрения ИИ, рискуют отстать от конкурентов в долгосрочной перспективе.
Искусственный интеллект в бэк-офисе (внутри компании):
Повысить точность и производительность, снизить издержки, а также уменьшить время выполнения операции, становится возможным благодаря, ИИ. Комбинация роботизированной автоматизации технологических процессов и искусственного интеллекта, автоматизированные системы будут выполнять повседневные задачи, позволяя сотрудникам освободившиеся время посвятить самым важным рабочим функция, приносящим доход.
Задачи, которые могут быть автоматизированы
Сбор финансовой информации
ИИ может оптимизировать время и деньги, обрабатывая и извлекая финансовую информацию
Обработка информации о клиентах
Кластеризация и сегментация клиентов, позволит подбирать лучшие тарифы и персонализированные предложения для повышения выручки
Вместо индивидуальной проверки каждого документа ИИ может обрабатывать все документы за считанные секунды
Прогнозирующая логистика: операционная модернизация
Смена с реактивных действий на упреждающие операции с интеллектуальным прогнозированием для логистической отрасли может стать доступной с помощью ИИ.
Предиктивное управление сетью: эффективность логистических операций может быть повышена при помощи ИИ. Так служба экспресс доставки DHL имеет возможность прогнозировать задержки во время транзитных авиаперевозок при помощи разработанной программы, что свою очередь помогает компании принимать меры для ослабления последствий.
Интеллектуальная оптимизация маршрутов: быстрый, подходящий и эффективный маршрут для каждого клиента очень ценная информация для каждой логистической компании. Система SmartTruck, которую применила Deutsche Post, разрабатывает собственные алгоритмы маршрутизации для всех своих водителей и операторов в режиме реального времени, что экономит время доставки, улучает удовлетворенность клиентов, а также сокращает издержки.
Компания Leverton облегчает управление контактами, а также их обработку при помощи ИИ. Система, которую они построили, применяет обработку натурального языка для контроля согласований и политик, классификации контрактных формулировок. Подготавливают договора, как люди, так и машины, что значительно ускоряет процесс. Для крупных компаний поддержание клиентской базы в актуальном состоянии – это серьезный вызов. Около четверти email-адресов и телефонов не валидны, а в сфере логистики наиболее важный фактор исполнения обязательств – актуальность контактной информации. Поэтому для поддержания актуальной информации тратятся большие ресурсы времени и людей.
Разумными таможнями называются процедуры таможенного брокериджа, автоматизированные с помощью ИИ.
В настоящее время таможенные декларации сильно зависят от ручной обработки документов, что является важной проблемой. Также проблемой является то, что это очень напряженный процесс, который трудно выполнять людям, ведь им свойственно утомление. В результате возрастает вероятность критической ошибки, которая повлечет за собой задержки поставок.
Автоматизировать заполнение таможенных деклараций возможно благодаря системе аналогичной IBM Watson, которая обучается всем регуляторным требованиям, юридическим аспектам, клиентской специфике и базе, условиям стран.
Такие системы идеальны для однотипных операций, а при возникновении необычных кейсов, вмешивается квалифицированный специалист.
ИИ позволит изменить операционную модель логистики с реактивной на прогнозируемую, работающую на опережение, что обеспечит более высокие результаты при оптимальных затратах внутри компании, операционные взаимодействия и вне компании. Очевидно, что ИИ дополняет человеческие способности, а также устраняет рутинную работу, что позволит сместить фокус сотрудников, занятых в логистике, на более важные, продуктивные задачи.
Вы можете изучить и скачать доклад-презентацию на тему Искусственный интеллект в логистике (транспорт). Презентация на заданную тему содержит 13 слайдов. Для просмотра воспользуйтесь проигрывателем, если материал оказался полезным для Вас - поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте наш сайт презентаций в закладки!
Искусственный интеллект в логистике (транспорт) Выполнили: Денисова Елизавета 19.15 Зырянова Анна 19.16 Цыбанева Вероника 19.14 Сумрина Елизавета 19.14 Мирошников Виталий 19.15 Сульдина Ксения 19.15 Искендерова Нармин 19.16 Мальцева Анастасия 19.13
Что такое ИИ? Искусственный интеллект — свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека; наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ.
Задачи ИИ решать проблемы, которые решают люди; взаимодействовать с людьми и миром подобно людям; создавать идеи, подобные людским.
Перспективы ИИ По прогнозам экспертов PWC, благодаря использованию искусственного интеллекта к 2030 году мировая экономика может вырасти на $15,7 трлн. Исследование основано на опросе 1000 руководителей компаний, внедряющих в свою работу ИИ. Отмечается, что 20% респондентов планируют масштабное внедрение технологии в деятельность своих организаций. По данным отчета, в ближайший год крупные игроки рынка сконцентрируются на возврате инвестиций, обучении персонала, повышении доверия к ИИ, машинном обучении, монетизации и аналитике.
ИИ в логистике Логистика — управление материальными, информационными и людскими потоками с целью их оптимизации. Более широкое определение логистики трактует её как учение о планировании, управлении и контроле движения материальных, информационных и финансовых ресурсов в различных системах. Сегодня технологии искусственного интеллекта уже вполне готовы к применению в логистике как внутри компании (бэк-офис), так и снаружи (фронт-офис)
Как использовать AI в бэк-офисе? AI предоставляет единственную в своем роде возможность сэкономить время, сократить расходы и повысить как производительность, так и точность. Это связано с Cognitive Automation, которая будет выполнять рутинные задачи, которые обычно отнимают время у более срочной работы сотрудника. Благодаря комбинации RPA (Robotic Process Automation) и AI, эти повседневные задачи будут выполняться автоматизированными системами. 1. Сбор финансовой информации; 2. Обработка информации о клиентах; 3. Таможенное оформление и тд
Прогнозирующая логистика операционная модернизация ИИ может помочь логистической отрасли кардинально изменить свою операционную модель с реактивных действий на упреждающие операции с интеллектуальным прогнозированием. - Предиктивное управление сетью; - Интеллектуальная оптимизация маршрутов.
Улучшение индустрии логистики 1. Лучшее управление данными и обслуживание клиентов; 2. Повышение безопасности труда для сотрудников; 3. Улучшенная точность и эффективность; 4. Снижение цены; 5. Последнее, как итог внедрения — рост прибыли. Вот как ИИ и автоматизация революционизируют индустрию логистики и способствуют ее улучшению.
Опасения Несмотря на кажущиеся преимущества искусственного интеллекта, все равно остаются некоторые опасения. Это касается безопасности — мало кто хочет, чтобы его проект и бесчисленное количество конфиденциальной информации попало в руки злоумышленников. Другой вопрос, также связанный с безопасностью заключается в том, что искусственный интеллект, как цельная технология, еще не до конца развита — она может принести не только прибыль, но и убыток.
Заключение Подытоживая, следует отметить, что транспортная логистика за прошедшее время стала одним из самых ярких и стремительно развивающихся отраслей экономики. Требования заказчиков постоянно увеличиваются, в частности, это касается автоматизации. Решение проблемы простое — внедрят ИИ и аналогичные решения постепенно, анализируя результаты.
Первый слайд презентации: Искусственный интеллект в логистике (транспорт)
Выполнили : Денисова Елизавета 19.15 Зырянова Анна 19.16 Цыбанева Вероника 19.14 Сумрина Елизавета 19.14 Мирошников Виталий 19.15 Сульдина Ксения 19.15 Искендерова Нармин 19.16 Мальцева Анастасия 19.13
Слайд 2: Что такое ИИ?
Искусственный интеллект — свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека; наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ.
Слайд 3: Задачи ИИ
решать проблемы, которые решают люди; взаимодействовать с людьми и миром подобно людям; создавать идеи, подобные людским.
Слайд 4: Компоненты ИИ
Базовые компоненты: 1) сенсоры, 2) модули обработки 3) обучающие системы
Слайд 5: Перспективы ИИ
По прогнозам экспертов PWC, благодаря использованию искусственного интеллекта к 2030 году мировая экономика может вырасти на $15,7 трлн. Исследование основано на опросе 1000 руководителей компаний, внедряющих в свою работу ИИ. Отмечается, что 20% респондентов планируют масштабное внедрение технологии в деятельность своих организаций. По данным отчета, в ближайший год крупные игроки рынка сконцентрируются на возврате инвестиций, обучении персонала, повышении доверия к ИИ, машинном обучении, монетизации и аналитике.
Слайд 6: ИИ в логистике
Логистика — управление материальными, информационными и людскими потоками с целью их оптимизации. Более широкое определение логистики трактует её как учение о планировании, управлении и контроле движения материальных, информационных и финансовых ресурсов в различных системах. Сегодня технологии искусственного интеллекта уже вполне готовы к применению в логистике как внутри компании (бэк-офис), так и снаружи (фронт-офис)
Слайд 7: Как использовать AI в бэк-офисе?
AI предоставляет единственную в своем роде возможность сэкономить время, сократить расходы и повысить как производительность, так и точность. Это связано с Cognitive Automation, которая будет выполнять рутинные задачи, которые обычно отнимают время у более срочной работы сотрудника. Благодаря комбинации RPA ( Robotic Process Automation ) и AI, эти повседневные задачи будут выполняться автоматизированными системами. 1. Сбор финансовой информации; 2. Обработка информации о клиентах; 3. Таможенное оформление и тд
Слайд 8: Прогнозирующая логистика
операционная модернизация ИИ может помочь логистической отрасли кардинально изменить свою операционную модель с реактивных действий на упреждающие операции с интеллектуальным прогнозированием. - Предиктивное управление сетью; - Интеллектуальная оптимизация маршрутов.
Доставка грузов для обустройства труднодоступных месторождений за полярным кругом — особенно сложная и дорогостоящая задача. Для их решения в последние годы пробуют применять такое направление информационных технологий, как мультиагентные технологии.
Читайте также: